《分布式存储与集中式存储：深入剖析二者的区别》
一、架构原理
1、集中式存储
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 集中式存储采用的是集中化的架构，它将数据存储在一个或少数几个大型存储设备（如高端磁盘阵列）中，这些存储设备通常连接到一个或多个服务器上，在企业的数据中心中，可能有一台强大的存储服务器，配备了大量的磁盘，所有的数据都汇聚到这台服务器上进行存储，这种架构下，数据的管理和访问相对集中，由专门的存储管理软件和硬件控制器来协调数据的读写操作，存储设备内部通常采用分层存储的方式，将热数据（经常被访问的数据）存储在高速磁盘层，冷数据（很少被访问的数据）存储在低速大容量磁盘层，以提高整体的存储效率。
2、分布式存储
- 分布式存储则是基于分布式系统的架构，它将数据分散存储在多个节点（可以是普通服务器、存储服务器或者专门的存储节点）上，这些节点通过网络连接在一起，协同工作，在一个大规模的云计算环境中，数据可能被分成多个数据块，分别存储在不同的物理服务器上，分布式存储系统会使用分布式算法来管理这些数据块，确保数据的可靠性和可用性，采用数据冗余技术，将数据复制到多个节点上，当某个节点出现故障时，仍然可以从其他节点获取数据。
二、数据可靠性
1、集中式存储
- 在集中式存储中，数据的可靠性主要依赖于存储设备本身的冗余机制，高端磁盘阵列可能采用RAID（冗余磁盘阵列）技术，如RAID 1、RAID 5、RAID 6等，RAID 1通过镜像的方式将数据复制到两个磁盘上，当一个磁盘出现故障时，另一个磁盘可以继续提供数据，RAID 5和RAID 6则通过奇偶校验信息来实现数据冗余，在一个或多个磁盘故障时能够恢复数据，如果存储设备的控制器或者整个存储服务器出现严重故障，可能会面临数据丢失的风险，集中式存储的单点故障风险相对较高，如果这个集中存储点遭受自然灾害、硬件故障或恶意攻击，可能导致所有数据无法访问。
2、分布式存储
- 分布式存储由于数据分散在多个节点上，天生具有较高的数据可靠性，如Ceph等分布式存储系统，通过数据复制和纠删码技术来保证数据的安全，数据复制就是将数据复制多份存放在不同的节点上，例如将一份数据复制成3份，分别存放在3个不同的节点，当一个节点故障时，系统可以从其他节点获取数据副本，纠删码技术则是通过编码算法将数据分割成多个数据块和校验块，存储在不同的节点上，即使部分节点出现故障，只要满足一定的恢复条件，就可以恢复出原始数据，分布式存储系统还可以通过节点的动态加入和退出机制，不断优化数据的分布，提高整体的可靠性。
三、性能表现
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、集中式存储
- 在小数据量的随机读写场景下，集中式存储如果配置了高速缓存和高性能磁盘，可能会有较好的性能表现，在一个小型企业的数据库应用中，数据量不是特别大，集中式存储可以快速响应数据库的读写请求，随着数据量的不断增加，集中式存储可能会面临性能瓶颈，因为其读写操作都依赖于单一的存储设备或者少数几个存储设备，当并发读写请求数量增多时，存储设备的I/O带宽和处理能力可能会成为限制因素，集中式存储的扩展能力相对有限，当需要增加存储容量或者提高性能时，往往需要更换更高端的存储设备，成本较高。
2、分布式存储
- 分布式存储在大规模数据处理和高并发读写场景下具有明显的优势，由于数据分布在多个节点上，读写操作可以并行进行，在一个大型的互联网应用中，每天有海量的用户数据需要读写，分布式存储系统可以将这些读写请求分散到多个节点上同时处理，大大提高了系统的整体性能，分布式存储的扩展能力很强，可以通过简单地增加节点来扩展存储容量和提高性能，当需要增加存储容量时，只需要添加新的节点到分布式存储系统中，系统会自动将数据重新分布到新的节点上，实现线性扩展。
四、成本效益
1、集中式存储
- 集中式存储的初始投资成本较高，购买高端的存储设备、存储管理软件以及配套的服务器等硬件设施需要大量的资金投入，集中式存储的维护成本也不低，需要专业的技术人员来维护存储设备，进行定期的硬件升级、数据备份和恢复等操作，在一些对成本不太敏感，对存储性能和可靠性要求极高的企业级应用场景中，如金融行业的核心交易系统，集中式存储可能因其成熟的技术和较高的稳定性而被选用。
2、分布式存储
- 分布式存储的硬件成本相对较低，因为它可以利用普通的服务器作为存储节点，不需要购买昂贵的高端存储设备，在大规模存储需求的情况下，分布式存储的成本优势更加明显，对于一家大型互联网企业，需要存储海量的用户数据、日志数据等，采用分布式存储可以通过大量廉价的服务器构建存储系统，不过，分布式存储的软件成本可能会有所增加，因为需要开发或者购买分布式存储管理软件，同时也需要更多的技术人员来进行分布式系统的维护和优化。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
五、应用场景
1、集中式存储
- 集中式存储适用于对数据安全性、稳定性要求极高，数据量相对不是特别巨大，且对成本不太敏感的场景，如企业的核心数据库，如财务数据库、人力资源数据库等，这些数据库的数据完整性和稳定性至关重要，集中式存储可以提供较好的保障，在一些传统的企业IT架构中，由于历史遗留问题和对新技术的接受程度较低，也可能继续采用集中式存储。
2、分布式存储
- 分布式存储适用于大规模数据存储、云计算、大数据分析等场景，在云计算环境中，云服务提供商需要为众多用户提供存储服务，分布式存储可以方便地扩展存储容量，满足不同用户的需求，在大数据分析场景中，需要处理海量的结构化和非结构化数据，分布式存储可以提供高效的数据存储和访问方式，便于数据分析工具进行数据挖掘和分析。
分布式存储和集中式存储在架构原理、数据可靠性、性能表现、成本效益和应用场景等方面存在着明显的区别，企业和组织在选择存储方案时，需要根据自身的需求、预算和技术能力等因素综合考虑，以确定最适合自己的存储方式。
评论列表